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基金量化因子探析(一):寻找主动权益基金中的“低波”选手

2023-08-09贾依廷、黄浩华宝证券梦***
基金量化因子探析(一):寻找主动权益基金中的“低波”选手

寻找主动权益基金中的“低波”选手 基金量化因子探析(一) 2023年08月09日 证券研究报告|公募基金专题报告 分析师:贾依廷 分析师登记编码:S0890520010004电话:021-20321082 邮箱:jiayiting@cnhbstock.com 研究助理:黄浩 邮箱:huanghao@cnhbstock.com 销售服务电话: 021-20515355 相关研究报告 1、《2023H1基金发行市场透露了哪些信息?—2023H1公募基金发行数据点评》2023-07-27 2、《主动权益基金规模缩减,加仓TMT汽车、家电—2023年二季度公募基金季报数据点评》2023-07-24 3、《博时可转债ETF:攻守有方,构筑被动工具的矛与盾—基金产品投资价值分析报告》2023-07-21 4、《QDII指数投资手册:欧亚、全球基金知多少?—公募基金专题报告》2023-07-19 5、《QDII指数投资手册——港股基金知多少?》2023-07-17 投资要点 在当前行业轮动加快、市场“赚钱效应”不佳的背景下,投资者越来越倾向于配置那些具有低波动属性的权益基金,以期能够获取更加稳健、持续的收益。我们希望从全市场主动权益基金中选取优秀的“低波”选手,避免红利类ETF在行业上的集中,同时获取基金经理主动管理的Alpha。 我们在基金量化因子测试中发现,持仓特征因子中的市盈率和分红率因子能够用于“低波”组合的构建,具有低市盈率和高分红特征的基金更大概率在未来呈现低波动特征;绩效特征因子中的最大回撤和波动率因子具有一定延续性基金在历史上表现出的低波动特征可能在未来得到延续。 我们使用最大回撤、波动率以及年化收益率三个特征指标对基金的低波动特征进行评分,并根据基金的市盈率和规模特征进行进一步筛选,构建主动权益基金的“低波”组合。该组合在自2017年以来的回测中表现出优秀的回撤控制 能力和明显的低波动特征,同时在收益率的表现上也优于基准(中证800全收益指数及万得偏股混合型基金指数)。 我们在最新一期“低波”组合中精选的基金中,涵盖了杨鑫鑫、鲍无可、徐彦以及姜诚等“低波”选手的在管产品,投资逻辑基本都遵循寻找持续稳健经营且被低估的公司的价值投资逻辑,投资过程中注重安全边际,以构建净值表现稳健的基金产品为核心目标,相应的在管产品表现也验证了投资逻辑,达到我们寻找优秀“低波”选手的目标。 风险提示:本报告内容基于历史数据分析所得,存在失效的可能,不代表基金未来表现,不对基金的未来表现构成预测。 内容目录 1.主动权益基金的低波因子测试与分析3 1.1.测试方法与指标分析3 1.2.市盈率、分红率因子构筑安全边际4 1.3.最大回撤、波动率因子呈现延续性5 2.主动权益基金“低波”组合构建7 2.1.“低波”组合构建方法7 2.2.“低波”组合回测表现8 3.主动权益基金“低波”选手精选10 4.总结12 5.风险提示12 图表目录 图1:分红率因子分组回测结果4 图2:市盈率因子分组回测结果5 图3:历史最大回撤因子分组测试结果6 图4:历史波动率因子分组回测结果6 图5:基金最大回撤因子分位数迁移情况7 图6:基金波动率因子分位数迁移情况7 图7:“低波”组合长期历史回测净值表现8 图8:2023年以来“低波”组合净值表现9 图9:工银创新动力近三年业绩表现11 图10:工银创新动力持仓行业分布11 图11:景顺长城沪港深精选近三年业绩表现12 图12:景顺长城沪港深精选近三年业绩表现12 表1:“低波”组合长期绩效统计9 表2:“低波”组合分年度收益统计10 表3:“低波”组合最新一期部分标的10 2022年以来,市场整体偏弱,且行业轮动加快,市场的赚钱效应有所下降,这导致基金投资的体验也随之下降,众多基金净值出现了显著回撤,在此背景下,投资者越来越倾向于配置具有低波动属性的权益基金,以期能够获取更加稳健、持续的收益。 从经济逻辑上看,具有低波动属性的股票标的,往往具有高分红的特征。因为高分红代表着公司收入稳健,盈利稳定,能够在不同经济周期中稳定给股东创造回报,给投资者提供了收益的“安全垫”。投资者因此能够获取较高的安全边际,即使在市场情绪有所波动的时期,高安全边际的公司标的通常相对抗跌,从而避免资产净值的大幅度波动。近年来红利类ETF被市场追捧,正是基于上述逻辑。不过,红利类ETF在行业配置上天然具有某种倾向,主要集中于金融地产、公用事业、传统能源等行业,这会导致我们配置于低波动组合时,额外带来对这几个行业的过多暴露,而一旦这些行业面临某项重大利空因素,可能会侵蚀低波因子带来的收益。 能否基于低波动组合的原理与思路,从主动权益型基金中遴选具有低波动属性的优质标的呢?这样有两个好处,一是可以作为红利类ETF的补充,以实现组合在行业配置上的更加分散化,而分散化是提升组合抗风险能力的关键;二是优异的基金经理是具有alpha能力的,这会进一步提升组合的收益获取能力,提升投资体验。 本文基于因子视角,以量化分析为核心,并辅以必要的定性分析,构建主动权益基金的低波动特征打分体系,从全市场主动权益基金中选取优秀的“低波”选手。 1.主动权益基金的低波因子测试与分析 我们从基金的持仓特征、绩效特征两个维度,构建因子体系,并进行严格的单因子测试,同时探寻哪些因子选出的基金具有低波稳健特征。其中持仓维度主要包括持股集中度、年末重仓股ROE、基金年末重仓股分红率、重仓股PE、基金规模等因子;绩效维度上主要考察了在1年、2年与3年维度下的区间收益率、信息比率、夏普比率、最大回撤以及波动率等因子。 1.1.测试方法与指标分析 测试主要考察3个方面,指标分档组合净值回测、分组历年收益特征测试以及IC测试等,测试结果的分析基于截至2022年12月31日的测试数据,2023年以来的数据可以作为样本外跟踪的结果进行验证。指标分档组合回测是基于每季度或者每年基金的特征因子,根据因子值大小对基金进行分组并等权构建组合,定期进行换仓,对比因子值最大的基金组合和因子值最小的基金组合之间收益率是否有显著差异,从而在一定程度上反映因子值与有该因子特性的基金组合在未来的收益特征。 分组历年收益特征测试是在年底根据最新的持仓维度因子值或者过去一定时间内的绩效维度因子值,进行分组,通过比较历年每个组合在未来一年获得的收益,来观察指标在哪些特定行情下出现失效的可能,以及各个组之间呈现的关系。 IC测试是通过计算每个因子的IC值来进行指标有效性分析,IC是当期指标值和未来收益率的相关系数,相关系数越大代表指标值与未来的收益率越正相关,IC值为正的比例代表测试的历史区间里,指标值与未来收益率呈现正相关的比例,比例越高代表正相关的置信程度越高。 我们基于大量的因子测试结果,以寻找主动权益基金的“低波”选手为目的出发,发现市盈率、分红率、最大回撤以及波动率能够帮助我们寻找“低波”选手,这些因子所选出的标的组合,在未来具有比较明显的低波动、低回撤特征。持仓维度上,低市盈率与高分红率的组合在历史回测上表现出较相近的表现,均表现出低波动特征,组合净值的波动及回撤显著小于高市盈率组合和低分红率组合;绩效维度上,历史最大回撤较小的基金组合以及历史波动率较小的基金组合,在未来一段时间均表现出了相对小回撤和低波动的特征。 1.2.市盈率、分红率因子构筑安全边际 分红率是红利主题指数选取成分的主要参考指标之一,在我们因子测试的指标分档组合回测中,高分红率组合呈现出收益稳中有进的特征,组合净值持续保持较优秀的风险收益比,在2021-2022市场波动较大的时间段,高分红率组合凭借优秀的回撤控制特性,组合净值保持在较高位置。 市盈率和分红率有较强的相关性,市盈率较低的股票标的代表着在相同的价格下,有着更高的盈利水平,在进行净利润分配时,更有可能将更高比例的利润分配给股东,分红率因子与市盈率因子有着较强的负相关性,即较低的市盈率有更大概率对应着更高的分红率。以上推论在我们对市盈率因子和分红率因子的测试中也得到了验证,如图1图2所示,高分红率和低市盈率两个组合的净值曲线呈现出一定的相似性。 从低PE角度分析组合表现出低回撤的特性,PE值在较低的水平代表基金所持有的标的估值水平都较低,这些股票标的都有较好的盈利支撑其股价,因此有较强的安全边际,发生大幅度下跌的可能性较低。不过,这部分标的大部分为较成熟的行业或者公司,产品稳定,竞争格局明确,上涨空间也会受到限制,因此这类基金在市场单边牛市行情中,往往会表现平平。 图1:分红率因子分组回测结果 资料来源:Wind,华宝证券研究创新部回测时间截至2022年12月31日 图2:市盈率因子分组回测结果 资料来源:Wind,华宝证券研究创新部回测时间截至2022年12月31日 1.3.最大回撤、波动率因子呈现延续性 较长时间维度下(3年以上),基金所表现出的最大回撤和波动率等风险特性,能够在一定程度上反映出基金经理的投资理念和管理风格,基金经理是否注重回撤控制以及是否为稳健的投资风格,都可以在较长时间净值的风险特征中有所体现。 较长时间内,表现占优的风格通常会发生轮动,无论是价值成长风格还是大盘小盘风格,都难以长时间维持相对优势,如成长风格可能在个别年份表现强劲,弹性优异,但是在行情后期可能会出现市场降温、估值恢复的情况,这便会给这一风格基金带来较大的回撤风险;行业板块方面也同样如此,如果基金经理长时间配置于相同的行业板块,很有可能会在行情轮动的过程中承受较大的回撤。 长期坚持稳健风格的基金经理,大部分会积极寻找价值被低估的标的,在实现估值回归的收益后及时切换,坚守稳健低波动投资理念,不追逐过热标的从而避免净值大幅回撤;行业层面同样会倾向于配置高安全边际的行业,如具有高分红、低估值属性的行业,或是还未被市场计价的高成长性细分板块,部分稳健风格的基金经理还会综合宏观经济对权益市场进行投资价值的判断,适当进行权益仓位的择时,综合宏观经济、中观行业以及微观标的,共同搭建基金的安全边际。 我们在对绩效维度的因子进行测试时,也发现了最大回撤和波动率因子在选基效果上,呈现出了一定的延续性。如下图所示,对比我们根据历史三年的最大回撤因子构建的低回撤组合和高回撤组合表现,可以发现两个组合在整体趋势上呈现较高的一致性,这是因为我们没有进行过于细致的切分,每个基金组合中包含的基金数量较多,因此基金组合整体在行业配置及风格分布上较为一致。但是,得益于低回撤基金在未来更大概率坚守控制回撤的投资理念,在市场下跌的时间段中,低回撤组合均能够保持相比高回撤组合更低的回撤水平,在多段市场波动的行情下逐渐积累超额收益。以近期的2022年一季度和2022年下半年为例,2022年一季度受到海外国际局势动荡影响,高回撤组合和中证800全收益指数分别下跌22.42%和19.51%(统 计时间为2022年1月1日至2022年4月30日),低回撤组合表现相对优秀,下跌17.30%; 2022年下半年因经济活动受限等原因,市场再一次经历了一波下跌行情,高回撤组合和中证 800全收益指数分别下跌16.01%和18.09%(统计时间为2022年6月30日至2022年10月 31日),低回撤组合维持较优的回撤控制表现,仅下跌11.89%。 图3:历史最大回撤因子分组测试结果 资料来源:Wind,华宝证券研究创新部 波动率因子方面,测试结果如下图所示,低波动率组合相比高波动率组合的表现,在净值走势上相近,但是明显更加平滑,在2020年以来的行情波动中,低波动率组合的净值波动均显著小于高波动率组合,呈现出了低波动特性可以延续的情况。从波动率因子的分组回测结果来看,波动率因子与最大回撤因子呈现相似的特征,均有一定的延续性。 图4:历史波动率因子分组回测结果 资料来源:Wind,华宝证券研究创新部 我们还绘制了基金因子的分位数迁移情况表,即历史因子值处在某个分位区间的基金标的,其因子值在未来的分布情况,用于进行因子表现延续